Plan 📋

Voici le plan :
1. Début du projet
2. Medals Prediction
3. Breast Cancer
4. Shiny
5. CART 6. Snake Game
7. Snake Game Dispatching
8. Création des Packages 9. Conclusion

Début du projet

Sujet: Gymnastique et Machine Learning

Est-il possible de prédire les médailles au prochain JO ?

Medals Prediction

Étape du Projet:
- Choix de l'algorithme : Random Forest
- Nettoyage BDD
- Création des fonctions
- Affichage des résultats
- Problèmes

Breast Cancer

using ProjetRJulia

#Charger le dataset
data = ProjetRJulia.load_data()

#Entrainement et predicton du modèle pour le cancer du sein
model, y_test, y_pred=train_model(data)

accuracy, cm, recall_score, f1_score = evaluate_model(y_test, y_pred)

Shiny

```{julia, include=FALSE} using ProjetRJulia using DataFrames using Plots using StatsPlots

gr()

#Charger le dataset data = ProjetRJulia.load_data()

p1=histogram(data.radius_mean,title=“Histogramme radius_mean”, xlabel=“radius_mean”, ylabel=“Fréquence”, legend=false)

color_map = Dict(0 => :red, 1 => :blue)

p2=boxplot(data.diagnosis, data.area_se, title=“Boxplot of area_se by Diagnosis”, xlabel=[“Bénin”,“Malin”], ylabel=“area_se”, legend=false)